“なぜ”を解く統計、“未来”を読む機械学習 ~統計と機械学習の使い分け術~

はじめに

近年、ビジネスの現場においてデータを活用する重要性が一層高まっています。なかでも、意思決定の根拠として重視されるのが「統計学的分析」と「機械学習的分析」です。これらはどちらもデータから有用な情報を引き出す手法である一方で、アプローチの考え方や目的に違いがあります。

Niwa

統計学は、データの背後にある構造や法則性を理解し、仮説を検証することを目的とする学問領域です。
一方、機械学習は、大量のデータからパターンを自動的に学習し、予測精度を高めることに焦点を当てています。

本記事では、統計学的視点と機械学習的視点の違いについて詳しく解説し、実践にどう活かすべきかを整理します。とくに、同じ「重回帰分析モデル」を両者の視点からどのように扱うかを比較し、それぞれの成果の違いに焦点を当てていきます。両者の理解を深めることで、ビジネス課題に対する分析の選択肢が広がり、より適切なデータ活用戦略を描く手助けになることを目指します。

統計学と機械学習の違い

統計学と機械学習は、同じデータを扱う領域でありながら目的が異なります。

統計学的視点では、データから推論を置き、それをもとに「なぜそうなるのか」を説明しようとします。たとえば、「広告費が増えると売上が増える」という観察結果に対して、両者の間に統計的に有意な関係が存在するかを、仮説検定などの手法でデータの理解を深めます。

一方、機械学習的視点では、データから規則性を自動的に学習し、予測モデルを構築することに主眼が置かれます。予測精度が最優先されるため、モデルの解釈性は相対的に重視されません。現象の「なぜ」よりも「どれだけ正確に予測できるか」が焦点になります。

また、統計学ではサンプルサイズや正規性、独立性といった前提条件が重視される一方、機械学習では多くの非線形モデルやハイパーパラメータ最適化などを駆使し、大規模データに柔軟に対応します。このように、統計学と機械学習は、目的、手法、そして前提とするルールが大きく異なっています。両者の違いを理解することが、適切な手法の選択につながります。

実践するためのポイント

では、同じ「重回帰分析モデル」を用いた場合、統計学的視点と機械学習的視点で具体的にどのような違いが生じるのでしょうか。それぞれの実践ポイントを見ていきます。

統計学的視点の重回帰分析モデル

統計学においては、重回帰分析を用いて「複数の説明変数が目的変数にどのように関係しているか」を把握しようとする。
主な目的は、関係性の解明や仮説の検証にある。分析によって得られる回帰係数は、それぞれの変数が目的変数に与える影響の大きさと方向性を示しており、「どの変数がどのように結果に影響しているか」を定量的に明示することができます。

このモデルによって得られる成果は、「各変数の役割や関係性を明らかにすることで、意思決定に資する洞察を導き出すこと」です。たとえば、売上に最も大きな影響を及ぼしている要因が「広告費」であると判明すれば、それを踏まえた予算配分の見直しなど、より合理的な意思決定が可能となります。

機械学習視点の重回帰分析モデル

一方、機械学習の文脈においては、重回帰分析モデルは「予測のためのツール」として位置づけられる。ここではモデルの解釈性よりも、目的変数をどれだけ正確に予測できるか、すなわち予測精度の高さが重視される。そのため、過学習を防ぐための交差検証、正則化手法（Lasso回帰やRidge回帰など）の導入など、汎化性能を高めるための技術的工夫が重視される。

このアプローチによって得られる成果は、「予測精度の高いモデルを構築し、将来の結果を高い確率で予測できるようになること」である。たとえば、来月の売上を予測するモデルを開発すれば、営業戦略の立案や在庫管理の最適化といった実務的な意思決定を支援することができる。

まとめ

本記事では、統計学的視点と機械学習的視点の違いについて、重回帰分析を軸に比較しながら解説しました。

Niwa

重要なのは、どちらが「優れているか」ではなく、
「どのような課題にどちらの視点が適しているか」を見極めることです。

両者の視点を柔軟に使い分けることで、データ分析の精度と価値は格段に高まります！